前馈神经网络和循环神经网络的鲁棒性验证方法总结

激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？ 什么样的函数是好的激活函数

循环神经网络的python应用代码。可参考。但注释较少，适合一定基础的，下载时请慎重。

如何使用循环神经网络(RNN)创造古诗，并提供了一些实例。循环神经网络(RNN)是一种人工神经网络，它可以处理序列数据，并提供预测文本的能力。本文还解释了RNN的工作原理，以及如何使用Python实现

LSTM和循环神经网络基础教程

循环神经网络（RNN）是一种以序列数据为输入的神经网络，它沿序列递归地学习数据，并且具有记忆性。RNN 的增强版，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元网络（GRU）拥有更强大的记忆能力。

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补偿模糊神经网络和模糊神经网络程序整理

若派神经网络计算棒的简介与基本参数，可以让更多用户对这个人工智能产品有一脸更深入的了解。

本书包含四个组成部分：导论，监督学习，无监督学习，神经网络动力学模型。导论部分介绍神经元模型、神经网络结构和机器学习的基本概念和理论。监督学习讨论感知机学习规则，有监督的Hebb学习，Widrow-H

典型的模糊神经网络结构第一层为输入层，为精确值。节点个数为输入变量的个数。此系统有两个输入x1和x2，一个输出y。